Сви добро знамо да готово ниједна професија неће бити имуна на напредак вештачке интелигенције. Отуда је технолошки гигант Гоогле управо научио машину (АИ) једноставно да професионално уређује фотографије, а први резултати заиста обећавају.
Готово ниједна професија неће бити имуна на напредак вештачке интелигенције. Технички гигант Гоогле је управо научио машину да уређује фотографије као професионалац, а први резултати обећавају.
Шта издваја професионално издање од аматера? Јасно је да стручњак има више студија и искуства, али субјективни фактори се често узимају у обзир приликом оцењивања слике.
Технички гигант Гоогле је обучио машину (наравно, вештачку интелигенцију) да научи ове факторе: представљена је у колекцију сирових, професионално уређених фото-парова, а затим позвао АИ једноставно да примени технике на њој свој.
У тесту пожара, вештачка интелигенција је „уредила“ око 40.000 панорамских фотографија снимљених из технолошког гигантског програма Гоогле Стреет Виев и снимљених у парковима у Канади, Сједињеним Државама и Италији. Рачунар је обрезао фотографије, побољшао засићење, динамички опсег и осветљење, а такође је дефинисао композицију сцене.
Да би боље утврдио квалитет уређивања фотографија, технолошки гигант Гоогле позвао је професионалне људске фотографе, који су дали оцену 1 до 4, при чему је „1“ уобичајена фотографија снимљена без обзира на композицију или осветљење, а „4“ је фотографија коју је уредио професионалац. Резултат: 40% слика оцењено је као полупрофесионално или професионално.
Намера, наравно, није да у потпуности замени професионалног фотографа - већ обичног корисници већ могу очекивати да ће вести створити боље фотографије у Гоогле Пхотос и другом софтверу у будућност.
Доласком суперинтелигентних машина (вештачка интелигенција), људски рад биће све непотребнији. Чак и то важи за креативни и интелектуални рад! Немојте мислити да смо имуни на промене. Алгоритми су дизајнирани да уче слично људском мозгу. Дакле, ако можемо, „они“ ће такође - само они ће то учинити боље и брже.
Па, шта мислите о овом машинском учењу? Једноставно поделите своје ставове и размишљања у одељку за коментаре испод.